中國非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

張 垚，趙振宇

（華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新能源電力與低碳發(fā)展研究北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206）

0 引言

截至2020年底，我國光伏和風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)總量分別達(dá)253GW和281GW，裝機(jī)規(guī)模穩(wěn)居世界第一[1]。同時(shí)，我國還是世界第一大可再生能源消費(fèi)國。預(yù)計(jì)到2050年，可再生能源在我國一次能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比將大于60%[2]。在可再生能源快速發(fā)展的當(dāng)下，受資源稟賦、技術(shù)條件、需求強(qiáng)度等因素限制，我國可再生能源電力生產(chǎn)和消納空間差異較大，造成棄光棄風(fēng)現(xiàn)象頻發(fā)、產(chǎn)消空間錯(cuò)位、區(qū)域能源傳輸通道短缺等問題，在一定程度上阻礙了可再生能源的發(fā)展。因此，研究可再生能源電力生產(chǎn)及消納時(shí)空分布特征和發(fā)展驅(qū)動(dòng)機(jī)制，對(duì)于明確可再生能源發(fā)展動(dòng)因，合理確定可再生能源發(fā)展規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)可再生能源高效發(fā)展具有重要意義。

《國務(wù)院關(guān)于加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系的指導(dǎo)意見》（國發(fā)[2021]4號(hào)）提出了提升可再生能源利用比例，大力推動(dòng)風(fēng)電、光伏發(fā)電發(fā)展的意見。風(fēng)光等可再生能源在我國能源格局中的位置將越來越重要，因此研究風(fēng)、光、生物質(zhì)能等非水可再生能源的開發(fā)格局現(xiàn)狀和實(shí)現(xiàn)健康發(fā)展的方法路徑，對(duì)我國可再生能源全域發(fā)展更具有指導(dǎo)意義。由可再生能源供需主體驅(qū)動(dòng)的可再生能源發(fā)展具有明顯的路徑依賴性。可再生能源投資高成本、高風(fēng)險(xiǎn)、融資歧視及正外部性效應(yīng)特性決定了其發(fā)展依賴政府扶持，具有強(qiáng)政策性和地域政策差異性[3]～[5]。發(fā)電成本是可再生能源開發(fā)利用關(guān)鍵因素之一，政府采取技術(shù)研發(fā)、補(bǔ)貼等手段降低其成本，進(jìn)而促進(jìn)可 再 生 能 源 發(fā) 展[6]～[8]。Bai指 出，政 府 補(bǔ) 貼 對(duì) 可 再生能源投資的影響隨企業(yè)規(guī)模增加呈上升趨勢，但速度有下降的態(tài)勢[9]。Yu指出可再生電力滲透主要受投資效應(yīng)驅(qū)動(dòng)，而生產(chǎn)效應(yīng)抑制了可再生電力滲透，消費(fèi)效應(yīng)貢獻(xiàn)很小[10]。Hao指出碳稅在促進(jìn)可再生能源發(fā)展中的作用并不顯著[11]。目前，我國對(duì)可再生能源的關(guān)注由最初的“重生產(chǎn)，輕消納”轉(zhuǎn)向“產(chǎn)消并重”。由于可再生能源供需地域空間不匹配，導(dǎo)致可再生能源須跨區(qū)消納，因此我國通過電力輸送通道的建設(shè)和消納配額制的實(shí)施來加強(qiáng)輸電線路通達(dá)性和調(diào)整區(qū)域能源結(jié)構(gòu)，以有效解決可再生能源消納問題[12]～[14]。但由于我國跨省輸電尚處于建設(shè)階段，跨省輸電能力和可再生能源資源與負(fù)荷差異并不匹配[15]。范英指出，目前的能源轉(zhuǎn)型是以人類社會(huì)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略選擇為主要出發(fā)點(diǎn)，其最初驅(qū)動(dòng)因素不再是技術(shù)創(chuàng)新而是政策，但技術(shù)創(chuàng)新仍是影響可再生能源的最主要驅(qū)動(dòng)力[16]，[17]。隨著可再生能源技術(shù)應(yīng)用規(guī)模擴(kuò)大，政策驅(qū)動(dòng)效果將逐漸減弱，而市場因素在調(diào)整資源配置方面作用將逐步加強(qiáng)[18]。Zhou指出，地區(qū)可再生能源裝機(jī)容量仍然是決定可再生能源消費(fèi)的主要因素[15]。能源-經(jīng)濟(jì)相關(guān)性研究表明，可再生能源發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長存在雙向因果關(guān)系，并且因素間的重疊具有共線性影響[19]～[21]。價(jià)格是影響能源消費(fèi)最重要因素，較高的化石能源價(jià)格與相對(duì)廉價(jià)的可再生能源價(jià)格對(duì)可再生能源選擇更有利[22]。綜上所述，可再生能源發(fā)展是一個(gè)由政策、技術(shù)、市場等驅(qū)動(dòng)的多因素作用結(jié)果。由于可再生能源政策依賴性較強(qiáng)，導(dǎo)致對(duì)其生產(chǎn)和消納空間分布演進(jìn)研究較少，發(fā)展驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究不全面，且主要集中在配額制政策和可再生能源-經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究上，缺乏系統(tǒng)性多因素分析，忽略了政策-經(jīng)濟(jì)-社會(huì)因素內(nèi)在多重共線性影響，不能明晰多因素共同作用下的發(fā)展驅(qū)動(dòng)機(jī)理。

本文采用重心計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析法，建立非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納重心遷移路徑模型。通過分析非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納重心空間耦合和變動(dòng)一致性，明晰非水可再生能源發(fā)展空間特征趨勢。以空間錯(cuò)位模型度量省域非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納空間匹配程度。本文還考慮非水可再生能源電力消納責(zé)任權(quán)重政策、特高壓外送通道能力、非水可再生能源發(fā)電量等因素，構(gòu)建非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納PLS驅(qū)動(dòng)模型，以消除政策、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等因素的多重共線性影響，尋求促進(jìn)非水可再生能源高效發(fā)展關(guān)鍵因素，為國家和省域?qū)用娣撬稍偕茉窗l(fā)展提供助力。

1 重心及驅(qū)動(dòng)機(jī)制建模與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究方法

1.1.1重心位置模型

空間重心可以反映非水可再生能源生產(chǎn)與消納重心位置及移動(dòng)軌跡。重心坐標(biāo)計(jì)算式如下：

式中：Xt，Yt為第t年非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納重心經(jīng)緯度坐標(biāo)；xi，yi為i省經(jīng)緯度坐標(biāo)；rit為i省第t年非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納量；n為省份數(shù)。

1.1.2重心耦合模型

重心耦合模型是從靜態(tài)視角分析我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納空間錯(cuò)位距離程度的指標(biāo)。重心空間距離越小，耦合性越高。重心耦合計(jì)算式為

式 中：Sg-c為 生 產(chǎn) 與 消 納 重 心 空 間 距 離；G（Xg，Yg），G（Xc，Yc）表示同一年份電力生產(chǎn)與消納重心經(jīng)緯度坐標(biāo)；K為地理坐標(biāo)與平面投影距離間轉(zhuǎn)換率，取固定值111.111km。

1.1.3重心變動(dòng)一致性

重心變動(dòng)一致性是從動(dòng)態(tài)視角衡量非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納重心移動(dòng)軌跡方向一致性程度的指標(biāo)，以兩重心較上一時(shí)點(diǎn)產(chǎn)生的位移矢量夾角θ來表示，采用余弦函數(shù)計(jì)算。重心變動(dòng)一致性指數(shù)C的計(jì)算式為

式 中：（ΔXg，ΔYg），（ΔXc，ΔYc）為 電 力 生 產(chǎn) 和 消 耗重心經(jīng)緯度坐標(biāo)移動(dòng)年際變化量，ΔX=Xi-Xi-1，ΔY=Yi-Yi-1。

1.1.4標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析是用于明確我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納點(diǎn)數(shù)據(jù)集空間分布特征方向和時(shí)空發(fā)展趨勢的指標(biāo)，由橢圓長軸（X）標(biāo)準(zhǔn)差、短軸（Y）標(biāo)準(zhǔn)差和方位角構(gòu)成。長軸代表最大擴(kuò)散方向，短軸代表最小擴(kuò)散方向，長短軸比值（扁率）越大，數(shù)據(jù)方向性越明顯。方位角是橢圓長軸順時(shí)針旋轉(zhuǎn)與正北向所成夾角，用于表示數(shù)據(jù)擴(kuò)散方向。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方位角 φ，橢圓長軸 δx、橢圓短軸 δy按下式計(jì)算：

1.1.5空間錯(cuò)位模型

空間錯(cuò)位指數(shù)SMI是反映省域非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納量匹配的指標(biāo)。指數(shù)絕對(duì)值越大，生產(chǎn)與消納空間錯(cuò)位越明顯，匹配度越低?？臻g錯(cuò)位指數(shù)計(jì)算式為

式中：gt，ct為第t年全國可再生能源電力生產(chǎn)和消納量；git，cit為i省份第t年可再生能源電力生產(chǎn)和消納量。

1.1.6偏最小二乘回歸驅(qū)動(dòng)因素分析模型

偏 最 小 二 乘（Partial Lewast Squares，PLS）回 歸集多元線性回歸、典型相關(guān)性和主成分分析功能于一體，在處理多變量、多重共線性和觀測數(shù)據(jù)量少的情況下具有獨(dú)特優(yōu)勢，特別適合能源-經(jīng)濟(jì)-社會(huì)復(fù)合系統(tǒng)多因素驅(qū)動(dòng)分析。設(shè)因變量F受k個(gè)自變量影響，則回歸模型結(jié)構(gòu)可表示為

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

為保證生產(chǎn)及消納數(shù)據(jù)時(shí)點(diǎn)匹配，選取我國2015-2020年非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納量為研究樣本點(diǎn)。31省、自治區(qū)、直轄市（不含港、澳、臺(tái)）電力相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)來自2016-2021年《中國電力年鑒》、《中國電力統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》；非水可再生能源消納和配額數(shù)據(jù)來自2015-2020年 《全國可再生能源電力發(fā)展監(jiān)測評(píng)價(jià)報(bào)告》和《國家發(fā)展改革委國家能源局關(guān)于建立健全可再生能源電力消納保障機(jī)制的通知》（發(fā)改能源 〔2019〕807號(hào)文件）；經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)來自2016-2020年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》；電力價(jià)格數(shù)據(jù)來自2015-2018年《全國電力價(jià)格情況監(jiān)管通報(bào)》，2019年數(shù)據(jù)在2018年基礎(chǔ)上由歷年平均變動(dòng)率求得。特高壓輸電線路連通性采用線路途經(jīng)省份全社會(huì)用電量占比與非水可再生能源電力輸出量分配。

各省、自治區(qū)、直轄市空間數(shù)據(jù)采用省會(huì)經(jīng)緯坐標(biāo)表示。非水可再生能源配額數(shù)據(jù)由各年消納責(zé)任權(quán)重與全社會(huì)電力負(fù)荷乘積絕對(duì)量表示。2015-2017年無具體配額數(shù)據(jù)，僅規(guī)定了2020年目標(biāo)權(quán)重，文章結(jié)合配額制計(jì)算原理采用預(yù)測權(quán)重和實(shí)際消納權(quán)重平均值替代。第t年目標(biāo)消納責(zé)任權(quán)重qt數(shù)值按下式計(jì)算：

式中：qrt為第t年實(shí)際消納權(quán)重；qft為第t年預(yù)測消納 權(quán) 重；q2020為2020年 目 標(biāo) 權(quán) 重；lt+1為t～t+1年 電力負(fù)荷變動(dòng)率；et+1為t～t+1年消納量變動(dòng)率。

2 省域非水可再生能源電力發(fā)展重心及驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

2.1 重心及移動(dòng)軌跡計(jì)算

如表1、圖1所示，我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納重心空間位置變動(dòng)整體向東南移動(dòng)。

圖1 2015-2020年非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納重心軌跡Fig.1 The gravity center trajectory of NREPGC from 2015-2020

表1 2015-2020年我國非水可再生能源發(fā)電生產(chǎn)、消納重心計(jì)算結(jié)果Table1The gravity center calculation results of China's NREPGC from2015-2020

續(xù)表1

生產(chǎn)重心軌跡線經(jīng)過山西，在111.213～111.669°E和35.333～36.619°N之 內(nèi) 變 動(dòng)，累計(jì)移動(dòng)距離182.841km，平均移動(dòng)速率36.568 km/a。根據(jù)其移動(dòng)方向可劃分為2個(gè)階段，即2015-2017年向西南移動(dòng)，2017-2020年向東南移動(dòng)。

消納重心軌跡經(jīng)過山西-河南，在112.509～113.034°E和34.786～36.344°N內(nèi) 變 動(dòng)，累 計(jì)移動(dòng)距離199.526km，平均移動(dòng)速率39.905 km/a。根據(jù)其移動(dòng)方向可劃分為2個(gè)階段，即2015-2016年向西南移動(dòng)，2016-2020年向東南移動(dòng)。

2.2 重心空間耦合和一致性計(jì)算

我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納重心空間耦合和變動(dòng)一致性計(jì)算如圖2所示。

圖2 2015-2020年我國非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納重心空間重疊性和一致性分析結(jié)果Fig.2 The results of spatial overlap and consistency analysis of gravity center of China's NREPGC from2015-2020

從重心耦合來看，2015-2020年我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納重心空間耦合錯(cuò)位為122.957～173.512km，整體呈增大趨勢，平均錯(cuò)位距離為148.854km，變異系數(shù)為0.142，顯示出我國非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納的空間分離性。從重心變動(dòng)方向來看，2015-2020年整體重心變動(dòng)方向一致性為0.983，各年一致性系數(shù)為0.490～0.9997，除2016～2017年、2018～2019年 較低為0.490和0.726外，其余年份均保持較高方向一致性，均在0.979以上。綜合重心耦合和一致性計(jì)算結(jié)果可知，我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納在全國發(fā)展較同步，但兩者空間重疊性較差。

2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓計(jì)算

我國非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納標(biāo)準(zhǔn)差橢圓計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 2015-2020年我國非水可再生能源電力生產(chǎn)、消納標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析結(jié)果Table2The standard deviation ellipse analysis results of China's NREPGC from2015-2020

由表2數(shù)據(jù)可知，我國非水可再生能源生產(chǎn)長軸X呈下降-上升-下降波折變換；短軸Y亦處于波動(dòng)趨勢中，但整體變動(dòng)不大；扁率較低處于1.474～1.611，有減小趨勢；方向性較穩(wěn)定，呈東南-西北向分布空間特征，且角度有加大趨勢。這是在西北傳統(tǒng)非水可再生能源生產(chǎn)區(qū)和東南沿海風(fēng)、光、生物質(zhì)發(fā)電廣泛發(fā)展背景下形成的。

2015-2020年，我國非水可再生能源電力消納長軸X明顯縮短，短軸Y除2017年外呈遞增趨勢，扁率較低處于1.306～1.539，明顯快速減小。這表明我國非水可再生能源電力消納方向性減弱。我國非水可再生能源消納方向基本圍繞山西南部-河南北部重心點(diǎn)呈±90°形態(tài)，波幅不超過2.925°，其朝向由最初東南-西北向變?yōu)闁|北-西南向分布空間特征。這表明華北及周邊省份在全國非水可再生能源電力消納中占比較大，對(duì)消納空間格局影響較大。

從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓覆蓋范圍來看，我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納主要集中在黃河和長江流域沿線，南方在非水可再生能源電力發(fā)展上還存在不足。

2.4 空間錯(cuò)位特征計(jì)算

為動(dòng)態(tài)揭示生產(chǎn)與消納相對(duì)空間特征，計(jì)算非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納時(shí)間序列錯(cuò)位指數(shù)，其結(jié)果如表3所示。SMI正向表明生產(chǎn)相對(duì)于消納量超前發(fā)展，SMI負(fù)向表明生產(chǎn)滯后于消納量發(fā)展。

表3 2015-2020年我國非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納空間錯(cuò)位指數(shù)Table3The space mismatch index of China's NREPGC from2015-2020

2015-2020年，我國非水可再生能源電力生產(chǎn)與消納空間錯(cuò)位呈現(xiàn)負(fù)向錯(cuò)位為主特征，生產(chǎn)與消納匹配性較差。負(fù)向錯(cuò)位省份占比由2015年的65%降低到2020年的61%，顯示我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納空間匹配性有所改善，多數(shù)省份生產(chǎn)發(fā)展要大于消納。2020年，新疆、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、河北5省區(qū)正向錯(cuò)位指數(shù)較高；山東、河南、北京、天津、浙江負(fù)向錯(cuò)位指數(shù)較高；高正向錯(cuò)位區(qū)集中在我國西北部，而高負(fù)向錯(cuò)位區(qū)主要集中在經(jīng)濟(jì)人口大省。從地域看，我國非水可再生能源電力正錯(cuò)位區(qū)主要分布在西北、華北和東北，負(fù)錯(cuò)位區(qū)主要集中在東部和南部省份，整體從西北到東南呈現(xiàn)正向-負(fù)向錯(cuò)位的特征。從穩(wěn)定性來看，除河北、山西、上海、安徽、福建、廣西、海南、貴州、云南和青海在研究期錯(cuò)位指數(shù)方向有轉(zhuǎn)變外，其他省份錯(cuò)位指數(shù)方向均較穩(wěn)定。研究期內(nèi)，上海、江蘇、浙江、安徽、山東、河南、湖南、廣西、重慶、四川等省、市、區(qū)的負(fù)向錯(cuò)位程度有進(jìn)一步加劇趨勢，非水可再生能源發(fā)電生產(chǎn)發(fā)展相對(duì)較慢，尤以浙江、河南最為明顯。

2.5 非水可再生能源電力發(fā)展PLS回歸計(jì)算

2.5.1非水可再生能源電力生產(chǎn)PLS計(jì)算

選擇生產(chǎn)總值β1、全社會(huì)電力消耗量β2、特高壓輸電線路連通性β3、6000kW及以上電廠發(fā)電耗用標(biāo)煤量β4、一般公共預(yù)算收入β5、消納配額制政策（消納權(quán)重）β6、太陽能發(fā)電裝機(jī)容量β7、風(fēng)電裝機(jī)容量β8、風(fēng)電發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)β9、光伏發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)β10和火電發(fā)電量β11共11個(gè)因素作為各省市非水可再生能源電力生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)因素，利用SPSS24.0進(jìn)行PLS回歸計(jì)算，結(jié)果如表4所示。

以北京市為例，因變量f關(guān)于潛在因子回歸結(jié)果：f*=0.353t1+0.085t2，2因子可100%解釋預(yù)測方差變量和因變量方差。將潛在因子帶入，可求得因變量關(guān)于自變量回歸結(jié)果：

式中系數(shù)即表4第1行。

表4 我國各省市非水可再生能源電力生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)因素PLS回歸分析Table4The provincial PLS regression analysis of driving factors of non-water renewable energy power generation

續(xù)表4

由表4可知，全社會(huì)電力消耗量、消納配額制政策、太陽能發(fā)電裝機(jī)容量對(duì)所有省份非水可再生能源電力生產(chǎn)均起促進(jìn)作用；絕大多數(shù)省市的地區(qū)生產(chǎn)總值、特高壓輸電線路連通性、6000kW及以上電廠發(fā)電耗用標(biāo)煤量、一般公共預(yù)算收入、風(fēng)電裝機(jī)容量和火電發(fā)電量回歸系數(shù)為正，即亦對(duì)非水可再生能源電力生產(chǎn)起促進(jìn)作用。多數(shù)省份的風(fēng)電和光伏發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，表示上網(wǎng)電價(jià)越低，越有利于非水可再生能源電力生產(chǎn)。結(jié)合其作用方向可知，其亦對(duì)地區(qū)非水可再生能源電力生產(chǎn)起到促進(jìn)作用。但風(fēng)電發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)作用方向統(tǒng)一性要強(qiáng)于光伏發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)。

從作用強(qiáng)度看，太陽能發(fā)電裝機(jī)容量對(duì)內(nèi)蒙古、遼寧等7省份促進(jìn)作用強(qiáng)度最高；特高壓輸電線路連通性對(duì)山西、上海、江蘇、山東、河南、湖南等6省市的作用強(qiáng)度最大；火電發(fā)電量下降對(duì)北京作用強(qiáng)度最大；光伏發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)下降對(duì)貴州作用強(qiáng)度最大；風(fēng)電發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)和6000kW及以上電廠發(fā)電耗用標(biāo)煤量均不是對(duì)各省市作用強(qiáng)度最大的因素。

2.5.2非水可再生能源電力消納PLS計(jì)算

選擇全社會(huì)用電量 γ1、特高壓輸電線路連通性γ2、非水可再生能源發(fā)電量 γ3、平均銷售電價(jià)γ4、消 納 配 額 制 政 策 γ5、電 源 結(jié) 構(gòu)（火 電 占 比）γ6、能源結(jié)構(gòu)（電力占比）γ7作為驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)省域非水可再生能源電力消納PLS進(jìn)行分析，模型潛在因子數(shù)設(shè)置為3，即可高精度地解釋預(yù)測方差變量和因變量。輸出結(jié)果如表5所示。

表5 我國各省市非水可再生能源電力消納驅(qū)動(dòng)因素PLS回歸分析Table5The provincial PLS regression analysis of driving factors of non-water renewable energy power consumption

續(xù)表5

從PLS回歸結(jié)果來看，全社會(huì)用電量、特高壓輸電線路連通性、本地非水可再生能源發(fā)電量、消納配額制政策，對(duì)增加地區(qū)非水可再生能源消納量起促進(jìn)作用；各省市的平均銷售電價(jià)、電源結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果差異較大。

從作用強(qiáng)度看，非水可再生能源發(fā)電量對(duì)河北、上海、安徽等10省份的作用強(qiáng)度最大；消納配額制政策對(duì)山西、江西、貴州等6省份影響最大；平均銷售電價(jià)對(duì)天津、內(nèi)蒙古、云南和青海的影響最大。

從非水可再生能源生產(chǎn)和消納共有因素來看，全社會(huì)用電量、特高壓輸電線路連通性和消納配額制政策對(duì)非水可再生能源生產(chǎn)和消納起促進(jìn)作用的省市數(shù)量相差不大，且均維持在較高數(shù)量水平。因此，可結(jié)合以上因素作用強(qiáng)度和方向，合理確定發(fā)展支持措施，可在考量較少因素下促進(jìn)非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納的共同發(fā)展。

3 分析與討論

我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納重心移動(dòng)速度相差不大，各省非水可再生能源生產(chǎn)和消納在一定時(shí)間段內(nèi)的變化較一致。消納重心位于生產(chǎn)重心東南側(cè)，顯示我國非水可再生能源生產(chǎn)主要集中在西北部，而消納則主要集中在東南部區(qū)域，產(chǎn)消分離空間格局沒有根本轉(zhuǎn)變。這與目前我國非水可再生能源生產(chǎn)消納空間逆向分布現(xiàn)狀相一致。2015-2020年我國非水可再生能源生產(chǎn)和消納均經(jīng)歷了先西南后東南的變化趨勢。對(duì)于消納來說，2016年是重心方向轉(zhuǎn)折點(diǎn)，而生產(chǎn)重心轉(zhuǎn)折點(diǎn)則出現(xiàn)在2017年。這表明非水可再生能源消納空間分布轉(zhuǎn)變會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)空間布局的優(yōu)化。

在研究期內(nèi)，我國非水可再生能源因地制宜多區(qū)域、多能源、多形式建設(shè)。分布式和沿海風(fēng)電的廣泛開發(fā)，使我國非水可再生能源發(fā)電范圍更廣，全域均勻性增強(qiáng)，方向性減弱。在分布式就地消納和特高壓輸電線路建設(shè)導(dǎo)致外送消納范圍不斷擴(kuò)大的影響下，我國非水可再生能源電力消納方向性要弱于生產(chǎn)，即消納更均衡，但生產(chǎn)與消納空間匹配還有待加強(qiáng)。

從我國非水可再生能源發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素PLS回歸結(jié)果來看，除少數(shù)因素對(duì)全域省份作用方向一致外，多數(shù)因素驅(qū)動(dòng)方向和驅(qū)動(dòng)強(qiáng)度存在顯著地域差異性。各省份非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納是多因素、多方向、多強(qiáng)度作用的結(jié)果，因此在非水可再生能源發(fā)展過程中，還須考慮地域差異性，差異化實(shí)施非水可再生能源政策。在生產(chǎn)端，除全社會(huì)電力消耗量、消納配額制政策、太陽能發(fā)電裝機(jī)容量作用方向統(tǒng)一外，其余因素均呈現(xiàn)出地域差異性，尤以風(fēng)電和光伏發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)為明顯。通過分析發(fā)現(xiàn)，我國西北、沿海和裝機(jī)容量較大的部分省份的風(fēng)電和光伏發(fā)電企業(yè)平均上網(wǎng)電價(jià)回歸系數(shù)為正。這些省份的發(fā)電成本已處于較低水平。上網(wǎng)電價(jià)的降低，減少了企業(yè)投資成本，但也壓縮了企業(yè)利潤，并致使部分企業(yè)向其他地區(qū)投資，故而出現(xiàn)負(fù)向作用。在消納端，各因素均呈現(xiàn)出地域差異性，尤以平均銷售電價(jià)、電源結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)差異為明顯。一般認(rèn)為，平均銷售電價(jià)降低、電源結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型有利于非水可再生能源電力消納，即隨著平均銷售電價(jià)下降、火電占比降低和電力在終端能源消費(fèi)占比增加，非水可再生能源消納量將增加。然而，PLS回歸結(jié)果對(duì)我國全域省份系數(shù)方向卻不統(tǒng)一?？梢娨陨弦蛩卦谖覈∮蚍撬稍偕茉聪{中的作用還得結(jié)合各省份的具體情況確定。

特高壓和配額制是我國促進(jìn)可再生能源合理發(fā)展的主要措施。從本文研究來看，消納配額制的作用要大于特高壓輸電線路，且兩者對(duì)我國非水可再生能源的發(fā)展并不都起促進(jìn)作用。消納配額制的實(shí)施促進(jìn)了各省非水可再生能源電力生產(chǎn)發(fā)展，但對(duì)上海、四川消納卻起到抑制作用。這是因?yàn)殡S著時(shí)間的推移，非水可再生能源的實(shí)際消納量大于權(quán)重考核規(guī)定量，且差值越來越大所致。由此顯示，我國目前的消納配額確定方法還有待完善，能否將過往實(shí)際消納情況納入配額制尚值得研究。我國特高壓輸電線路多是以實(shí)現(xiàn)火電和可再生能源電力打捆外送為主。由于輸電線路輸送能力較大，在輸送非水可再生能源電力的同時(shí)，須要配套外送較多其他來源的電能，由此造成對(duì)其他電力發(fā)展的促進(jìn)和對(duì)非水可再生能源電力的相對(duì)抑制，故而對(duì)部分省份的非水可再生能源發(fā)展起到抑制作用。

4 結(jié)論與建議

隨著分布式電源的推廣和特高壓連通性的增加，非水可再生能源全域可開展性增加，本文采用空間計(jì)量工具和PLS回歸模型分析了我國非水可再生能源電力生產(chǎn)、消納時(shí)空分布和驅(qū)動(dòng)因素，得出以下結(jié)論。

①我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納重心整體向東南移動(dòng)趨勢明顯，重心空間耦合性較差，錯(cuò)位程度較穩(wěn)定，變動(dòng)方向一致性基本同步。

②我國非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納集聚點(diǎn)呈“東南-西北向”和“東北-西南向”空間分布特征，發(fā)展地域均勻性加強(qiáng)，方向性較穩(wěn)定。

③我國非水可再生能源生產(chǎn)與消納空間錯(cuò)位特征以負(fù)向錯(cuò)位為主，但生產(chǎn)和消納空間相對(duì)匹配性有所改善。

④不同地區(qū)非水可再生能源電力生產(chǎn)和消納發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素及作用強(qiáng)度存在顯著不同，發(fā)展策略的制定應(yīng)考慮地域差異性。

我國非水可再生能源生產(chǎn)與消納發(fā)展地域均勻性加強(qiáng)，但生產(chǎn)和消納主要集中在黃河和長江流域沿線。在南方非水可再生能源發(fā)電發(fā)展相對(duì)滯后，因此南方地區(qū)應(yīng)積極依托地區(qū)經(jīng)濟(jì)等發(fā)展優(yōu)勢，加快非水可再生能源建設(shè)。省域轄區(qū)內(nèi)發(fā)展非水可再生能源發(fā)電將有效促使本省消納量的提升。在雙碳目標(biāo)大背景下，各省承擔(dān)可再生能源消納配額必將持續(xù)增加，各省應(yīng)優(yōu)先發(fā)展本地非水可再生能源電力。我國目前的可再生能源消納配額分配機(jī)制還有不足，特高壓輸電線路建設(shè)路徑和時(shí)機(jī)尚可進(jìn)一步優(yōu)化。因此，須進(jìn)一步研究將以往實(shí)際考核結(jié)果納入配額制分配標(biāo)準(zhǔn)，形成動(dòng)態(tài)分配機(jī)制。